Apresentação/Introdução:

A dengue é um grande desafio de saúde pública no Brasil, exigindo estratégias eficazes de monitoramento e controle. O uso de tecnologia da informação (T.I.) e inteligência artificial (I.A.) pode otimizar a detecção e gestão de casos, garantindo respostas mais rápidas e eficientes. Diante disso, o município de Americana, São Paulo, desenvolveu um Sistema de Monitoramento de Dengue para aprimorar a gestão dos casos e fortalecer ações de combate à doença. A plataforma auxilia os profissionais de saúde na coleta e análise de dados, promovendo maior transparência e eficiência no controle epidemiológico. Foi criada uma força-tarefa envolvendo diversos órgãos locais, com ampliação dos canais de comunicação por meio de redes sociais, transmissões ao vivo, site institucional e imprensa. Essas ações visam ampliar o alcance das informações e incentivar a participação ativa da comunidade na prevenção da dengue.

Objetivos:

O principal objetivo do sistema é auxiliar os profissionais de saúde no registro e análise dos casos de dengue, permitindo intervenções rápidas e eficazes para reduzir a disseminação do vírus. Além disso, busca-se incentivar que as Unidades Básicas de Saúde (UBSs) e estabelecimentos de saúde que realizam registros oficiais de dengue junto ao Ministério da Saúde adotem o sistema para unificação e melhor controle dos dados.

Metologia:

O Sistema Único de Saúde (SUS), criado pela Constituição de 1988, baseia-se nos princípios de universalidade, integralidade e equidade, orientando o Sistema de Monitoramento de Dengue de Americana. A universalidade garante que todas as unidades de saúde utilizem a plataforma para coleta e análise integrada de dados. A integralidade permite ações preventivas e integração entre setores. A equidade prioriza regiões vulneráveis com base em mapas de calor e estatísticas. O georreferenciamento localiza casos por coordenadas geográficas, criando mapas de calor que identificam áreas críticas, facilitando a alocação de recursos e integração com bases socioeconômicas e ambientais para prever riscos. A Inteligência Artificial (I.A.) otimiza a gestão por meio de previsões de surtos, alertas automáticos e análise de grandes volumes de dados. Machine learning pode prever surtos com base em padrões históricos, enquanto a I.A. automatiza alertas e sugere alocação eficiente de recursos. A integração dessas tecnologias às diretrizes do SUS promove modernização, eficiência e transparência, permitindo uma gestão mais estratégica e a participação ativa da população no combate à dengue.

Resultados:

O sistema possibilita um monitoramento detalhado dos casos de dengue, oferecendo funcionalidades essenciais, como: •Identificação de áreas críticas por meio de mapas de calor. •Acompanhamento contínuo dos casos registrados. •Análise estatística para previsão de surtos e definição de estratégias de combate. •Tomada de decisões baseadas em dados em tempo real. •Integração com unidades de saúde para ações coordenadas. O fluxo de trabalho foi otimizado com funcionalidades como autenticação segura, registro detalhado de casos, exportação de dados e gestão de usuários, permitindo maior eficiência no controle da doença.

Conclusões:

O uso da tecnologia da informação e inteligência artificial no monitoramento da dengue representa um avanço significativo na gestão da saúde pública em Americana, representa um avanço significativo no combate à dengue e na gestão da saúde pública. Essas ferramentas não apenas otimizam o trabalho dos profissionais de saúde, mas também fortalecem as premissas do SUS, garantindo um atendimento mais universal, integral e equitativo. Com a evolução constante dessas tecnologias, espera-se que o sistema continue a se aprimorar, contribuindo para a redução dos casos de dengue e para a promoção da saúde em Americana e em outras regiões do país. A integração de georreferenciamento e IA pode servir como modelo para outras doenças e desafios de saúde pública, reforçando o papel do SUS como um sistema inovador e eficiente.

Palavras-chave:

Tecnologia da Informação, Inteligência Artificial,

Autores

BRUNO CANTELLI, FABIO CORREIA BARTOLOMEU JONER, DANILO CARVALHO OLIVEIRA, LILIAN GODOI, AGNALDO APARECIDO DE OLIVEIRA JUNIOR, IRANI FERREIRA DE MOURA, ARLEY FRANCISCO PIVETTA, ANDRÉ LOPES BORGES, RENAN LENHARE ROCHA